Kuidas mis tahes seadmest tõhusat ülevaadet saada?

Aveva Insight – pilveplatvorm, mis pakub võimalusi alates tootmisprotsesside andmete kogumisest kuni ärijuhtimise otsuste langetamiseni ja prognoosiva analüütika tegemiseks

Aveva Insight

Erakordsed ajad nõuavad erinevaid lahendusi. Iga päev lisandub meie ellu üha rohkem IT-seadmeid ja peame mõtlema, mida nendest seadmetest pärinevate andmetega teha. Enamik ettevõtted, kelle jaoks tundus andmete pilves hoidmine olevat kauge tuleviku küsimus, on pidanud COVID-19 olukorra tõttu tegema andmete pilve kolimisega seoses kiireid otsuseid. COVID-19 tagajärjel toimus kahe aasta digitaalne üleminek kahe kuuga.

Niivõrd kiire digitaliseerimise saladuseks on professionaalsed ja kasutusvalmis pilvetehnoloogia lahendused. Andmed kogutakse ühte veebiplatvormi, kus need süstematiseeritakse, neid analüüsitakse ja seejärel kuvatakse korrastatud kujul. See säästab rohkelt aega ja ressursse. Selleks oleme loonud spetsiaalse toote Aveva Insight.

Tootmisprotsesside väljakutsed

Täna seisavad kõik tootmissektorid silmitsi sarnaste väljakutsetega, mille jaoks tuleb valida kõige sobivamad lahendused.

Näiteks tööstusettevõtetel on vaja tagada töötajatele kaugjuurdepääs tehases olevatele andmetele, kuna töötajad teevad nüüd kaugtööd. Kõige olulisem on tagada, et meie seadmed töötaks võimalikult usaldusväärselt, et saaksime ennetada halbade olukordade teket ning seeläbi säästa nii raha kui ka aega.

Vaatame neid väljakutseid lähemalt.

Andmeid tuleks kuvada samamoodi

Tootmisprotsessi näitajad, andmebaasid, aruanded, hooldusteave – need andmed pärinevad eri seadmetest, näiteks pumbaüksuse väiksest mootorist või hoopis suurest turbiinist. Kõik andmed tuleb esitada samal kujul. Ainult see võimaldab andmeid hõlpsamini töödelda ja analüüsida.

Kaugtöö

Insenerid, tootmisprotsessi analüütikud ja erinevad hooldusspetsialistid on sunnitud kaugtööle. See tekitab mitmeid küsimusi, kuidas andmeid hankida, töödelda ja analüüsida ning kuidas õigeid otsuseid teha. Te ei saa paluda kolleegil teie ekraanil kuvatavaid andmeid vaadata ning oma kogemusi ja arvamust jagada, kuna peate töötama kodust, mistõttu peavad kõik vajalikud andmed ja teave olema juurdepääsetavad kõigist internetiühendusega seadmetest.

Meeskonnatöö probleemid

Kui soovime, et meie meeskonnatöö oleks tõhus, on väga oluline omada juurdepääsu kõigile andmetele ja kasutada samu tööriistu.

Tootmisettevõtetes kasutavad töötajad sageli neile sobivaid tööriistu ja programme (rakendusi), mistõttu võib nende kogutud andmete ülevõtmine olla raskendatud.

Korrektselt optimeeritud protsess

Protsessi on keeruline optimeerida, kui te ei saa selle mitmesuguseid andmeid ja parameetreid analüüsida. Kui kõik protsessiandmed on teada ja neid on mõnda aega analüüsitud, on võimalik otsustada, millist tootmisprotsessi osa saab täiustada ja milliseid ressursse säästa, ning võib-olla tekib vajadus tehnoloogiliste täiustuste või personalitäienduste järele.

Prognoosiv analüütika
(kõrvalekallete prognoosimine)

ui protsess ei edene nagu peaks, lähevad ressursid raisku ja tõhusus kannatab. Kui protsessijuhtimise töötajad suudaksid erinevaid katkestusi õigeaegselt ära hoida, suurendaks see märkimisväärselt mis tahes protsessi tõhusust. See on võimalik ainult korrektse andmeanalüüsi ja tootmisprotsessis esinevate kõrvalekallete kohta õigeaegselt saadud teabe kaudu. Aveva Predictive Analyticsi abil saate tuvastada tootmise ja seadmetega seotud probleeme enne, kui need jõuavad tootmisseisakuid või -kadusid põhjustada.

Kõigi nende väljakutsete ületamiseks tuleb vastuvõetavaid andmeid nutikalt kasutada.

Andmed on tootmise optimeerimisel kõige olulisem näitaja

Esmalt peame rääkima andmetest ja sellest, miks need on väga olulised. Olgu selleks elektrimootor, veepump või tootmisliin (konveier), kõik seadmed on võimelised koguma olulisi andmeid.

Andmete töötlemiseks, analüüsiks ja kogumiseks kasutatakse spetsiaalseid andmebaase. See on spetsiaalne andmebaas, mis on loodud käsitlema ajatempliga andmeid. Aveval on andmete töötlemiseks mitu tuntud ja aja jooksul katsetatud toodet, millest üks on Aveva Historian (varem nimega Wonderware Historian). Paljude pikka aega säilitatud koondandmete alusel saame teha diagnostikat, veaotsingut, protsessi täiustamist, vähendada energiatarvet ja optimeerida muid olulisi näitajaid.

Nüüdisaegsete pilvetehnoloogiate abil saab teha andmete kogumist, töötlemist ja analüüsimist ülimalt kiiresti ning tõhusalt. 

Jätkame tööriistaga Aveva Insight. Aveva Insight on tööriist nii analüütika kui ka pilveplatvormi jaoks. See tagab teile juurdepääsu andmetele igal ajal, igas kohas ja igas seadmes.

Miks valida Aveva Insight?

Ettevõte AVEVA on kogu maailmas tuntud oma tootmisprotsesside optimeerimislahenduste poolest. Lahendus Insight põhineb pilvetehnoloogial ja see on võimeline tootmisprotsesse suures mahus analüüsima.

Vabastage lõksu jäänud andmed ja muutke need pilve kaudu vaid minutitega juurdepääsetavaks

Vähendage ajakulu töösõitudele, tagades mobiilseadmete kaudu juurdepääsu tööandmetele

Hõlpsalt kasutatav süsteem ja kiire kohanemine digitaalse ülemineku alustamiseks

Kuni 30% lühemad seisakud tänu juurdepääsule reaalajas kriitilistele väliandmetele

Kuni 65% madalamad kasutajate nõuete täitmisega seotud kulud

Kuni 30% väiksemad tegevuskulud tänu tootmise täiustamiseks avastatud varjatud võimalustele

Tööstusanalüüs kõigile ja rikketeabe hoidlad

Andmete kogumine

AVEVA Insight tunneb rohkem kui 300 eri tootmisprotokolli (Modbus RTU, ACSII, TCP, BACnet jne), mistõttu suudab see koguda ja töödelda väga mitmesugustest seadmetest ning süsteemidest pärinevaid andmeid. Andmeid saab saata nii automaatselt kui ka käsitsi (oluline, kui andmeid kogutakse konkreetsest arhiivist).

Andmete süstematiseerimine

Kogutud andmed süstematiseeritakse, määrates need konkreetsetele protsessidele ja mehhanismidele. See võimaldab täpselt tuvastada, mitu erinevat protsessi tehases kasutusel on. Mida rohkem on ühendatud mehhanisme, seda põhjalikuma ülevaate te tehase töömahust ja tõhususest saate.

Andmete analüüsimine

Analüüsimine toimub määratud kriteeriumite alusel. Analüüsil võivad olla ka erinevad eesmärgid, näiteks tõhususe, ressursside kasutamise või ennetava hoolduse vajaduse hindamine, kõrvalekallete avastamine jne.

Masinõpe

Masinõpe on termin, millega kirjeldatakse tehisintellekti võimet analüüsida andmeid ja luua andmete kasutamiseks teatud stsenaariume. Tootmises piisab optimaalse töörežiimi tuvastamiseks ja teatud lahenduste soovitamiseks sellest, kui tehisintellekt paari päeva jooksul andmeid analüüsib. Seda protsessi täiustatakse pidevalt, mis tähendab, et tulevikus andmete kasutamisvõimalused laienevad.

Kõrvalekalletest teavitamine

Kui tootmisprotsessis esineb kõrvalekalle (mootor kuumeneb üle, elektritarve on liiga suur, mehhanism ei tööta täisvõimsusel jne), võib selle tagajärjel tootmisprotsess katkeda. Kui kõrvalekalde kohta saadakse õigeaegne hoiatus, saab tootmisprotsessi olukorrale kohe reageerida ja kõrvalekalde kõrvaldada. AVEVA Insight saab seda kõike teha, teavitades teid kohe ebatavalistest olukordadest kõigis, isegi kõige lihtsamates tootmisprotsessides.

Aruanded

Aruannete koostamine on tootmistehnikute, hooldusspetsialistide ja remondiinseneride ülesanne, kuid aruanne võib olla ebatäpne, kui vastuvõetud andmeid hinnatakse valesti. Tootmisspetsialistid kasutavad sageli erinevaid aruandlus- ja andmetöötlusmeetodeid, mistõttu on kahe inimese koostatud aruanded sama protsessi kohta sageli erinevad. AVEVA Insighti tööriistu kasutades selliseid ebatäpsusi ei teki. Peale selle hõlbustab see suuresti inimeste tööd ja säästab väärtuslikku aega. AVEVA Insighti süsteemi eesmärk on esitada ja analüüsida andmeid mitmest küljest, muutes need aruanded palju põhjalikumaks ning usaldusväärsemaks.

Andmete turvalisuse tagamine

Üksiku mootori töö ei pruugi tööstusspioonidele huvi pakkuda, kuid tuhandete seadmete andmed, mis annavad ettevõtte tootmisvõimekusest hea ülevaate, võivad olla ahvatlevad. Tootmisandmete turvalisuse eest tasub hoolitseda nagu finantsandmete eest, mistõttu on äärmiselt kõrgetasemelise küberturbega pilvelahendused väga väärtuslikud ja kasulikud.

AVEVA Insight on hõlpsalt installitav ning süsteemi seadistamiseks ja algandmete kogumiseks või olemasolevate andmete laadimiseks kulub vaid mõni tund. Kõiki protsesse analüüsitakse ja optimeeritakse palju kiiremini. Aja jooksul kogutakse rohkem andmeid, mis võimaldavad tehisintellektil õppida ning pakkuda seadmete tõhusaks kasutamiseks teatud strateegiaid ja statistikat. Pidev andmehooldus võimaldab teil vältida mitmesuguseid probleeme. Seepärast on AVEVA Insight sobiv lahendus nii väikestele tootmisettevõtetele kui ka suurtele rahvusvahelistele ettevõtetele, millel on kümneid või koguni sadu tehaseid.

Teil tuleb vaid andmeid õigesti koguda ja töödelda. Nii lihtne see ongi.

Küsige Aveva Insighti pilveplatvormi kaugesitlust lähimast Klinkmanni esindusest, et kaugühenduse kaudu õppida, kuidas oma tootmise aruandlus ja hooldus hõlpsalt pilveplatvormi üle viia ning oma digitaalse automatiseerimise pilverakendus vaid mõne tunniga toimima saada.
Kuidas parendada talitlustõhusust AVEVA lahenduste abil - Klinkmann

Kuidas parendada talitlustõhusust AVEVA lahenduste abil?

AVEVA lahendused võimaldavad teil koguda ja kontrollida tootmisandmeid erinevate tootjate seadmetega, korraldada ennetavat hooldust, kasvatada pädevust ning luua oma tehase tootmise kohta andmebaas.

Loe edasi →
AVEVA MES – kuidas ja millal paigaldada

AVEVA MES – kuidas ja millal paigaldada

Kui tootmisprotsessid ei parane ja efektiivsus pole rahuldav, on kõige loogilisemaks lahenduseks rakendada tootmisjuhtimise süsteemi ehk MESi.

Loe edasi →
AVEVA MES – mis see on ja milleks seda vaja on

AVEVA MES – mis see on ja milleks seda vaja on?

Tootmissektor otsib alati lahendusi, mis muudaksid töö lihtsamaks, suurendaksid efektiivsust, hoiaksid ära vigu ja seisakuid. AVEVA MES on just selline lahendus.

Loe edasi →